ob欧宝云AI芯片自身的性能比较强，并且能够同时支持大量运算共同运行，除此之外还能够支持图片、语音等多种不同的应用，在AI芯片中，基于云AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接中能够保持最大的稳定，这个作用也是很大的。比如现在我们在互联网上所使用到的在线语音翻译功能，除了基于AI人工智能技术之外，还得益于云AI芯片的运用，这样能够保证设备及时获取云端信息，AI人工智能技术在2018年发展势头很猛，虽然我们只会经常看到AI人工智能这个词语，但是背后还有很多芯片在进行辅助运行支持的。
AWS原本想请别的厂商为其设计可在云端大规模运行的Arm芯片，但苦苦等待多年无果后，干脆卷起袖子，自行设计出了芯片。AWS在周一晚上为re:Invent云计算年度盛会拉开了帷幕，它推出了一大堆的新服务，其中一款自行设计的新的云芯片尤为抢眼。
这款基于Arm的芯片名为Graviton，通过AWS的EC2云计算服务提供给其云客户，它是由亚马逊于2015年收购的芯片开发商Annapurna Labs设计的。
主要的吸引力在于，该芯片提供成本更低的计算服务。亚马逊声称，其芯片在运行特定工作负载时成本比英特尔公司或AMD公司的芯片最多要低45%，AWS还提供芯片租赁服务。也就是说，云客户除了选择使用英特尔芯片和AMD芯片的实例外，如今在芯片方面多了第三种选择。
AWS全球基础设施和客户支持副总裁彼得•德桑蒂斯（Peter DeSantis）在晚间上台发言时表示，芯片服务或新实例本身名为EC2A1，旨在供可以在许多机器上运行的所谓的横向扩展应用程序使用，而在许多机器上运行是诸多Web应用程序的一个特性。更具体地说，除了适合Web服务器、开发环境和缓存服务器集群外，这项芯片服务还适合容器化的微服务或捆绑式的应用程序，那样它们可以在多种类型的计算机和软件上运行。
A1系列的EC2实例有好几档ob欧宝，既有低配的ium，配备1个虚拟处理器（vCPU）、2GB内存以及高达3.5Gbps的EBS和10Gbps网络带宽，按需收费是每小时0.0255美元；也有高配的a1.4xlarge，配备16个vCPU和32GB内存，收费是每小时0.408美元。如果你运行的是用可移植的脚本或解释型语言编写的代码，可能只需将该代码传送到A1虚拟机，就可以试用一下。
Graviton芯片标志着Arm芯片占优势地位，Arm芯片传统上主要用于智能手机之类的低功耗设备上，最近还用于网络路由器之类的设备。现在，它们开始进入主流数据中心服务器，A1计算实例使用Graviton芯片意味着它现在进入到云端。
与此同时，这个信号表明英特尔和AMD不再独霸数据中心或云领域，不过英特尔仍然占据主导地位；这些年来，AMD试图挑战英特尔的霸主地位，但收效甚微，不过其新的Epyc芯片一直在取得进展，在服务器买家和AWS等云公司当中反响很好。
Graviton不是AWS唯一宣布的增强版功能，该公司还宣布了其他新的计算实例，包括一个取名很有极客范的P3dn，该实例提供了图形处理单元的功能ob欧宝，可用于运行机器学习、AI和高性能计算等应用。它使用英伟达公司的高端V100 Volta芯片，提供AWS的AI总经理马特•伍德（Matt Wood）所说的云端最大、最快的训练实例。
AWS还在大会上发布了Firecracker，这是面向Serverless计算的轻量级虚拟化技术。Firecracker是开源的，这是一项新的虚拟化技术，也是底层支持AWS Lambda和AWS Fargate的技术，充分利用基于内核的虚拟机，以便在非虚拟化环境下启动轻量级微型虚拟机（microVM）。Firecracker在设计上采用了极简风格，它只包括你运行安全轻量级虚拟机所需的资源。
全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社（TSE：6723）今日宣布，其 RX65N系列微控制器 （MCU）获得运行Amazon Web Services (AWS)上的Amazon FreeRTOS 资格认证。瑞萨电子 RX65N系列MCU 与Amazon FreeRTOS的完美结合，使嵌入式系统设计者能够轻松地为基于传感器的端点设备创建更安全的端到端物联网（IoT）云解决方案。基于 RX65N 的设计可以通过 Wi-Fi 或以太网传输传感器数据，并允许用户使用 PC 仪表盘监控智能仪表及楼宇和工业自动化系统。 开发人员可以使用瑞萨电子 RX65N 入门套件快速启动他们的设计，套件中包括带有2MB 代码闪存的 RX65
AWS 近日公布了一系列AI优化的实例，号称这是市场上最强大的实例，旨在吸引更多企业在 AWS 云平台 上运行人工智能项目。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 这个新的P3系列是基于NVIDIA最新一代Volta GPU——Tesla V100，对标的是微软和Google的 云产品 。该芯片是在5月公布，在大小和苹果Apple Watch手表的模片上封装了211亿个晶体管。这些晶体管形成了超过5700个处理核心，其中640个是所谓的Tensor Cores，是专门针对运行AI模型的优化电路。 Amazon新推出的P3实例系列有三种规格，分别提供每虚拟机1个、4个和8个V100。最高的两个配置中芯片是使
弹指一挥间，不知不觉，距离“第一朵”国际公有云入华商用，已悄然过去四年时间ob欧宝。四年前，选择牵手世纪互联的Microsoft Azure登陆中国，二者颇具本地特色的合作方式，而今已被视作外资云入华的标准模板：在 微软 身后，亚马逊 AWS ，IBM云和甲骨文云等其他从海外飘来的云朵，也都以类似方式抢滩登陆。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 吸引国际云巨头们漂洋过海的，无疑是中国企业数字化转型的潜在市场。从技术层面看，云服务是数字经济运行的底层逻辑，马化腾曾直言：“未来所有企业基本的形态就是，在云端，用人工智能处理大数据……过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标，未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标
在亚马逊网络服务（AWS）为开发人员推出基于ARM的云计算资源之后，基于ARM架构的节能处理器可能会得到更加广泛的应用。 AWS打算向客户出售装载有自己Arm芯片的服务器，还可能将其部分基于云计算的开发者工具转移向Arm芯片。ARM的增长前景或许将超越智能手机等消费设备，成为企业计算领域的重要力量，从而对英特尔形成挑战。 目前，英特尔的处理器被广泛应用于云和企业数据中心的服务器。按营收计算，英特尔的数据中心业务是该公司第二大业务，在第三季度贡献了英特尔营收的32%，并且增长速度超过了该公司为PC和其它设备所用芯片的制造业务。 AWS负责计算服务的副总裁马特?加曼(Matt Garman)本周在接受媒体采访时表示，这些芯片降低
服务器满足更多需求 /
在2016年底一年快要结束的时候，AWS(亚马逊网络服务)宣布通过借助云传输模型可以采用Xilinx高端FPGA器件了，首次以开发者的角度而不是扩展高层次工具来帮助潜在的用户学习和体验FPGA的加速效果。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 负责AWS容器和HPC部门的主管Deepak Singh向“The Next Platform”介绍到那些发展最快的应用领域有很多相似之处，例如都期望采用基于云计算的FPGA解决方案，详情可参照最近新出版的一本书“FPGA前沿：可重构计算方面的新应用”。这些涉及到加密和安全、基因组学、金融服务以及一系列机器学习相关应用。“对于安全、基因组学和金融服务等都已经有很多FPGA的使用案例了，
近日，有消息显示，亚马逊正在招聘3个FPGA工程师职位，其中一条要求就是必须要曾在FPGA芯片供应商赛灵思或者是英特尔的Altera工作过。 这一讯号似乎表明，亚马逊正试图将AWS云计算服务延伸至半导体制造领域。 亚马逊或进入半导体制造 CNBC的报道显示，FPGA作为可编程逻辑器件在服务器中能够处理不同的应用，并有着至关重要的作用。对于正在与微软和谷歌在大型数据中心领域进行厮杀的亚马逊来说，FPGA芯片的地位更加显著。 据了解，AWS此次在美国波特兰、奥勒冈公开招募的FPGA职位，主要是进行有关影片处理速度的工作。亚马逊在2015年以3亿美元收购的Elemental主要任务就是通过FPGA加速处理过程并降低复杂程
本田日前在位于日本枥木县宇都宫市的技术研发中心召开“2012本田媒体大会”，向媒体展示了两项底盘技术——超级控制全时四驱系统(Super-Handling All-Wheel Drive，SH-AWD)和精准四轮转向(Precision All-Wheel Steer，P-AWS)。本田工程师将这两项技术配备雅阁后供媒体试乘试驾，预计这些新技术将在新一代NSX中得到应用。 体验SH-AWD和P-AWS 展望新一代NSX 两辆雅阁分别配备SH-AWD和P-AWS系统，本田表示这两项技术都将“大幅提升操控性和驾驶乐趣”。其中“精准四轮转向”技术最具现实意义，有望在两年内配备量产车。“超级控制全时四驱系统”混合
展望新一代NSX /
亚马逊云服务（AWS）宣布，半导体设计和知识产权开发与许可的全球领先企业Arm将把AWS云服务应用到包括其绝大部分电子设计自动化（EDA）的工作负载。Arm将利用基于AWS Graviton2处理器的实例（由Arm Neoverse核心提供支持），将EDA工作负载迁移到AWS，引领半导体行业的转型之路。传统上，半导体行业使用本地数据中心完成半导体设计验证这样的计算密集型任务。为了更有效地执行验证，Arm使用云计算仿真现实世界的计算场景，并利用AWS几乎无限的存储空间和高性能计算基础架构，扩展其可以并行运行的仿真数量。自从开始向AWS云迁移以来，Arm已将AWS上EDA工作流的响应速度提高了6倍。此外，通过在AWS上运行遥测（从远程
自然语言处理实战 (Hobson Lane,Cole Howard,Hannes Max Hapke史亮 [译] etc.)
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